目前车牌识别系统的使用已经非常普遍了，一般情况下，车牌识别系统会安装到各大小区的门口，公共场所的停车场门口，高速公路各种违章监测点，高速公路的收费处等等，这些地方都会使用到车牌识别系统，因为这种系统可以迅速的捕捉车辆信息，上传信息进行识别和监测，方便车辆管理。
各个小区的门口门卫处安装车牌识别系统，可以自动的管理出入车辆，记录每一辆车的牌照号码，出入小区的时间，还可以控制自动升降门和栏杆，与这些设备相结合之后，小区的管理会更有秩序，尤其是小区地下停车场，安装车牌识别系统可以识别是否是区业主的车辆，出入的车辆是否存在其他问题。 在各大公共场所的停车场也会使用车牌识别系统，比如说医院，商场等等，这些场所使用车牌识别系统是为了方便交费，公共场所是需要收取停车费的，那么使用识别系统可以准确的检测车辆进出的时间，出入车辆的车牌号码，自动算出所需要缴纳的费用，大大提高了停车场的工作效率。
在高速公路当中使用车牌识别系统用处更多，普遍的就是高速公路各大收费口，使用识别系统也可以直接计算车程和缴纳费用的数额，其次就是超速监测，可以将监测设备安装到高速公路两侧隐蔽的地方，来往车辆毫无察觉，可以更加准确的监测超速车辆，捕捉画面清晰，上传信息准确。
在公路交通管理过程当中，如果车辆出现了交通事故，车牌识别系统会自动报警，将事故信息上传到交通部门，交通部门可以根据系统所提供的信息准确的处理事故。所以在各大高速公路当中都会使用车牌识别系统，将交通事故相关的车辆信息准确的上传到系统当中，这样方便交通管理，提高交通管理的工作效率。
车牌识别系统会有自动报警的功能，除了遇到事故之外，如果车牌信息提示车辆有过肇事事务的过往，那么也会自动启动报警功能，提醒工作人员对车辆进行检查和审核，一般情况下，系统提出报警的车辆都是有事故的，准确率高达百分之九十九，车牌识别系统对交通管理工作提供了巨大的便捷性。
人们使用车牌识别系统通常可以全天工作，一直待机，并且不会出现任何错误信息上传的现象。人们常见的就是小区门口安装车牌识别系统，这是为普遍的安装场所，全国各地的小区数不胜数，为何要安装车辆识别系统，除了他准确的捕捉信息，上传信息之外，还因为他有超长的待机功能，可以做到一直工作不休息。
我国对于车牌识别系统开发技术已经非常成熟，只有成熟的技术才能够的投入到市场使用当中，车牌识别的过程当中，系统可以一直工作，不需要有任何的充电和维护工作，如果技术得到改革之后，各小区的车辆识别系统也可以自动升级，能够满足各个公共场所的使用，并且上传信息速度非常快。 系统上传信息一定要准确，并且识别的能力在不断的加强，除了各大小区之外，常见的就是高速公路各个入口，也会使用到车牌识别系统，用来识别来往车辆的信息和监测，这种情况下，识别系统的工作量会更大，只要系统维护得当，并且升级及时，就可以降低错误概率，能够适应高速公路的高强度工作。
除了工作效率高之外，车牌识别系统几乎没有疲劳期，无论是报警系统还是车辆检测系统，监测起来可以始终如一的灵敏，工作效率非常高，在整个车辆监测的过程当中，不会出现任何死机或者是待机的现象，而且技术不断的革新，即使再大的工作量也不会导致系统崩溃，这就是我国车辆系统识别技术的先进性提现。
车牌识别系统的工作过程，讲述过程中我们尽量不使用专业术语，以求让大家能够更容易理解，我们总结了八个点方便大家来清楚的了解：
1、车辆识别
当然，在拍照之前，有必要确定车辆确实进入了摄像机的焦距位置，而车牌识别系统将收集车辆的图像。因此，识别车辆是车牌识别的步。那么，如何识别车辆呢？
有很多方法，其中红外法是常用的方法。因为相机和系统被动地收集数据，所以它不知道什么时候拍照。当车辆进入拍摄区域时，红外线将被车辆阻挡。此时，相机和系统将拍摄车辆的照片，以便后续的车牌识别。当然，这种简单的红外检测是否有车辆进入，人或其他物体阻挡红外线，也会导致拍照。
带红外探测的摄像头
幸运的是，为了检测车辆是否进入范围或其他异物，将根据车辆的宽度设置红外设备。多条红外线被堵塞，宽度与车辆一致，这将导致拍照。
第二种方法是软件识别，相机不断拍照，交给系统判断。这个原则很简单，因为当没有车辆时，照片是固定的。白天，晚上，雨，阴天等等。有了基本的地图，你可以区分是否有车辆进入地图。
有人说这样的容错率太低，容易出错。是的，这真的很容易出错，所以软件了更深入的技术：车辆轮廓识别。车辆轮廓识别的轮廓识别原理与车牌识别的轮廓识别原理相同。请参考以下车牌轮廓识别部分。
2、拍照
这一步很容易理解，为进入有效焦距范围的车辆拍照。车牌识别系统的软件端将根据车辆进入的视频截取图片或直接拍照。获取照片后，提供给识别系统备用。
3、图片初级处理——灰度化、二值化
众所周知，灰色是白色和黑色之间的颜色，灰色的深度是不同的，所以白色和黑色之间有很多灰色。一旦有更多的颜色，电脑就会眼花缭乱。因此，简单地将图片转换为二级。什么是二级？也就是说，图片只有黑色和白色，也就是说，只有两个颜色值。顾名思义，将图片变成黑白的过程是二级的。另一个生动的比喻是熊猫！在计算机RGB颜色空间中，白色为255，黑色为0，其他颜色在0-255之间。
灰度化和二值化后的车辆图片
有人问，红色是白色还是黑色？黄色是白色还是黑色？不要问，在二值化的过程中，我们会根据设定的值来判断图片中的每个像素，比如160以上的白色，160以下的黑色。
4、图片降噪
什么是降噪？就像你在说话一样。你旁边的一直在吱吱作响。此时，当你与邻居交谈时，你应该注意区分电锯噪音或邻居所说的话。
二值化图片降噪
同样，在图片二值化之后，照片中可能有红色、橙色、黄色、绿色、靛蓝和紫色。如果你有一两个值，不同的颜色深度自然会出现黑白斑点。因此，我们应该根据这些斑点的颜色偏差和数量来决定是否给它们反色。也就是说，白色变成黑色，黑色变成白色。
5、图形检索，定位车牌
在这一步的图像处理中，重点是车牌检索。使用大脑的朋友可能已经意识到车牌是一个常规的矩形。我们只需要在两值之后在图片中找到矩形。问题是，你在寻找矩形。问题是一些车辆的热窗是矩形的。那些喜欢动脑筋的人已经注意到，车牌的长宽比不同于车身其他部位的形状和长宽比。
如果我们掌握了上述基本知识，我们将更接近找到车牌。计算机从左到右、从上到下扫描整个二级图像，并记录所有颜色从黑色到白色或从白色到黑色的像素。然后根据这些像素计算哪个区域是矩形并符合车牌比例。从原图截取车牌
如何判断它是否是车牌？这很简单。扫描该区域的另一波。因为这是一张二元图片，如果有车牌号，就会有黑白变化，尤其是垂直方向。这样，我们可以缩小范围，快速找到车牌。
6、车牌字符切割
在后一步中，我们成功地找到了车牌，并将其从原始图片（而不是二值图片）中截取出来。在上一步中，对截取的车牌图片进行灰度、二值和降噪处理，尤其是边缘降噪。如果降噪后干扰噪声仍然相对较大，可以使用腐蚀和膨胀算法来模糊噪声。
如果降噪后的车牌图片有倾斜现象，就需要对图片做错切变换（就是倾斜角度调整）。我们知道，有些车牌是上下结构的，这很容易通过对二值化的图片做像素扫描来检测上下两部分是否中间不粘连，如果不粘连，那就是上下结构车牌。如果不是上下结构，那就是单行结构的新车牌。二值化后的车牌(省别模糊处理了)
接下来，我们根据每个字符的宽度对扫描的二值车牌进行纵向切割。这很容易理解，因为车牌图像是二等的，所以车牌字符要么是白色的，要么是黑色的，要么是白色的，很容易得到字符的高度和宽度。切割是基于此，将车牌的所有字符切割成单个字符。
车牌字符切割后，调整为与车牌字符模板库大小近似且宽度小于模板库字符大小的图片。
7、准备好车牌字符模板库
车牌字符模板库可以事先用PS或者其他软件AI、CorlDraw等制作好，网络上有车牌字体下载。车牌字符库
也可以通过不断拍照车辆获取，这个过程就是机器学习的过程。目的就是获得车牌省别、军、警、学、使领馆等的汉字，26个英文大写字母，和0-9的10个数字。
8、车牌文字识别
接下来，将被切割的图片存入一个数组A内，将模板库的图片存入一个数组B。将两列数组逐个比对，找出相似度的模板图片，并把它们记录在一个新的数组C内。当然，我们有意地过滤了车牌中的圆点。